python中的序列化和反序列化

~~~~~~滴滴,,什么是序列呢?可以理解为序列就是字符串。序列化的应用
  • 写文件(数据传输)
  • 网络传输
序列化和反序列化的概念
 
  • 序列化模块:将原本的字典、列表等内容转换成一个字符串的过程就叫做序列化。
  • 序列化:内存中的对象转换为字节序列(字符串)
  • 反序列化:将字节序列转换为内存中的对象
序列化的目的:1.以某种存储形式是自定义对象持久化2.将对象从一个地方传递到另一个地方3.使程序更具有维护性

各种模块的特点和应用

1.json模块:通用的序列化格式 只有很少的一部分数据类型通过json转化为字符串

可以进行序列化的:数字 字符串 元组 列表   不能转集合
1.dumps() 序列化方法dic={‘a‘:‘1‘,"b":‘2‘}print(type(dic),dic)import jsonstr_dic=json.dumps(dic)print(type(str_dic),str_dic)结果:

<class ‘dict‘> {‘a‘: ‘1‘, ‘b‘: ‘2‘}
<class ‘str‘> {"a": "1", "b": "2"}

2.loads反序列化方法
dic_d=json.loads(str_dic)print(type(dic_d),dic_d)结果;<class ‘dict‘> {‘a‘: ‘1‘, ‘b‘: ‘2‘}
3.dump和load  不加s  和文件相关的操作
import jsondic={‘a‘:‘1‘,"b":‘2‘}f=open(‘fff‘,‘w‘,encoding=‘utf-8‘)json.dump(dic,f)f.close()
f=open(‘fff‘)res=json.load(f)print(type(res),res)结果:<class ‘dict‘> {‘a‘: ‘1‘, ‘b‘: ‘2‘}
当出现中文的时候:加上下面的参数,文件中显示的就是中文了
***ensure_ascii=False
json.dump({‘国籍‘:‘美国‘},f,ensure_ascii=False)
ret = json.dumps({‘国籍‘:‘美国‘},ensure_ascii=False)
 
 

2.pickle模块:所有的python中的数据类型都可以转化 但只有pyth理解,且部分反序列化依赖代码

pickle模块提供了四个功能:dumps、dump(序列化,存)、loads(反序列化,读)、load  (不仅可以序列化字典,列表...可以把python中任意的数据类型序列化

3.shelve模块:序列化句柄 直接操作,方便

此模块只提供给我们一个open方法,使用key来访问的,使用起来和字典类似

原文地址:https://www.cnblogs.com/lxx99/p/11772587.html

时间: 2024-08-10 01:04:58

python中的序列化和反序列化的相关文章

python中的序列化与反序列化

之前,在学习python时,一直弄不明白pickle和json模块的序列化和反序例化之间的区别和用法,最近闲来有时间,重新研究了这两个模块,也算是基本搞明白他们之中的区别了. 用于序列化的两个模块, json,用于字符串 和 python数据类型间进行转换 pickle,用于python特有的类型 和 python的数据类型间进行转换 Json模块提供了四个功能:dumps.dump.loads.load pickle模块提供了四个功能:dumps.dump.loads.load 看下面这个例子

Python 学习笔记 - 序列化和反序列化

这一节看看在Python中如何序列化和反序列化.简单的说,序列化就是把内存中保存的数据类型转换为可以存储或者传输的过程,比如说我把一个字典转换为一个字符串这样就可以方便传递或者保存了:反序列化则是倒过来,把字符串转换为对应的数据类型. Python里面常用的有两种方式. JSON Pickle 首先来看看JSON, 例1 比如说我有一个字典如下所示: >>> import json dic={"k1":"v1"} print(dic,type(di

python接口测试之序列化与反序列化(四)

作者 无涯 在python中,序列化可以理解为:把python的对象编码转换为json格式的字符串,反序列化可以理解为:把json格式字符串解码为python数据对象. 在python的标准库中,专门提供了json库与pickle库来处理这部分. 先来学习json的库,导入json库很简单,直接import json,下面通过具体的实例来说明json库对序列化与反序列化的使用.json库的主要方法为: #!/usr/bin/env python#coding:utf-8import  jsonp

C# 中的序列化和反序列化【转】

序列化就是将我们程序中的对象通过字节流写入存储媒体或网络流中. 反序列化就是把已存入的媒体或接收的网络流中的内容转换成程序运行中的对象. 这两个过程结合起来,可以轻松地存储和传输数据. 使用序列化场景: 1.在用户登录后,对界面作一些个性化设置(如:背景色.布局.字体等),为了使用户关闭网页后能够保留设置,以便在下次登录时再加载上次的设置.我们可以将用户的设置信息保存在一个对象中,然后把该对象序列化保存在表的某个字段中,在加载网页的时候取出字段中的信息,并反序列化生成设置对象,应用到用户界面上.

谈谈:.Net中的序列化和反序列化

序列化和反序列化相信大家都经常听到,也都会用, 然而有些人可能不知道:.net为什么要有这个东西以及.net Frameword如何为我们实现这样的机制, 在这里我也是简单谈谈我对序列化和反序列化的一些理解. 一.什么序列化和反序列化 序列化通俗地讲就是将一个对象转换成一个字节流的过程,这样就可以轻松保存在磁盘文件或数据库中.反序列化是序列化的逆过程,就是将一个字节流转换回原来的对象的过程. 然而为什么需要序列化和反序列化这样的机制呢?这个问题也就涉及到序列化和反序列化的用途了, 对于序列化的主

python类库32[序列化和反序列化之pickle]

一 pickle pickle模块用来实现python对象的序列化和反序列化.通常地pickle将python对象序列化为二进制流或文件. python对象与文件之间的序列化和反序列化: pickle.dump() pickle.load() 如果要实现python对象和字符串间的序列化和反序列化,则使用: pickle.dumps() pickle.loads() 可以被序列化的类型有: * None,True 和 False; * 整数,浮点数,复数; * 字符串,字节流,字节数组; * 包

Python库:序列化和反序列化模块pickle介绍

1 前言 在“通过简单示例来理解什么是机器学习”这篇文章里提到了pickle库的使用,本文来做进一步的阐述. 通过简单示例来理解什么是机器学习 pickle是python语言的一个标准模块,安装python后已包含pickle库,不需要单独再安装.pickle模块实现了基本的数据序列化和反序列化.通过pickle模块的序列化操作我们能够将程序中运行的对象信息保存到文件中去,永久存储:通过pickle模块的反序列化操作,我们能够从文件中创建上一次程序保存的对象.在官方的介绍中,序列化操作的英文描述

java中的序列化与反序列化,还包括将多个对象序列化到一个文件中

package Serialize; /** * Created by hu on 2015/11/7. *///实现序列化必须实现的接口,这就是一个空接口,起到标识的作用import java.io.Serializable; /** * 用来进行序列化和反序列化的类 * */public class person implements Serializable { private int age; private String name; private String sex; public

java中的序列化和反序列化学习笔记

需要序列化的Person类: package cn.itcast_07; import java.io.Serializable; /* * NotSerializableException:未序列化异常 * * 类通过实现 java.io.Serializable 接口以启用其序列化功能.未实现此接口的类将无法使其任何状态序列化或反序列化. * 该接口居然没有任何方法,类似于这种没有方法的接口被称为标记接口. * * java.io.InvalidClassException: * cn.it